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利用 Amazon Bedrock 上的 TwelveLabs Marengo 解锁视频理解
在这篇文章中，我们将展示 Amazon Bedrock 上提供的 TwelveLabs Marengo 嵌入模型如何通过多模式 AI 增强视频理解。我们将使用 Marengo 模型的嵌入以及 Amazon OpenSearch Serverless 作为矢量数据库来构建视频语义搜索和分析解决方案，其语义搜索功能不仅限于简单的元数据匹配，还可以提供智能内容发现。
来源:亚马逊云科技 _机器学习媒体娱乐、广告、教育和企业培训内容结合了视觉、音频和动作元素来讲述故事和传达信息，这使其比单个单词具有明确含义的文本复杂得多。这给需要理解视频内容的人工智能系统带来了独特的挑战。视频内容是多维的，结合了视觉元素（场景、对象、动作）、时间动态（运动、过渡）、音频组件（对话、音乐、音效）和文本叠加（字幕、字幕）。这种复杂性带来了重大的业务挑战，因为组织需要努力搜索视频档案、定位特定场景、自动对内容进行分类以及从媒体资产中提取见解以做出有效的决策。
该模型通过多向量架构解决了这个问题，该架构为不同的内容模式创建单独的嵌入。该模型不会将所有信息强行放入一个向量中，而是生成专门的表示。这种方法保留了视频数据丰富、多方面的性质，从而能够在视觉、时间和音频维度上进行更准确的分析。
Amazon Bedrock 扩展了其功能，通过同步推理支持实时文本和图像处理的 TwelveLabs Marengo Embed 3.0 模型。通过这种集成，企业可以使用自然语言查询实现更快的视频搜索功能，同时还通过复杂的图像相似性匹配支持交互式产品发现。
在这篇文章中，我们将展示 Amazon Bedrock 上提供的 TwelveLabs Marengo 嵌入模型如何通过多模式 AI 增强视频理解。我们将使用 Marengo 模型的嵌入以及 Amazon OpenSearch Serverless 作为矢量数据库来构建视频语义搜索和分析解决方案，以实现超越简单元数据匹配的语义搜索功能，以提供智能内容发现。